GPR1200

大多数旨在优化 CBIR 神经网络的出版物，在特定领域的数据集上训练和测试他们的模型。因此，尚不清楚这些网络是否可以用作通用图像特征提取器。在分析了流行的图像检索测试集后，我们决定手动管理 GPR1200，这是一个易于使用且可访问但具有挑战性的基准数据集，具有 1200 个类别和 10 个类示例。类和图像是从六个不同图像区域的公开可用数据集中手动选择的，以确保高度的类多样性和清晰的类边界。因此，该数据集可用于对图像描述符系统的通用性进行基准测试。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

GPR1200是一个用于通用内容检索的基准数据集，包含1200个类别，每个类别有10个示例，涵盖六个不同图像区域，旨在评估图像描述符系统的通用性和类多样性。